Studija koja je pratila gotovo 27.000 učenika u Kini pokazuje da ~80% koristi AI alate, što je dovelo do porasta ocena na domaćim zadacima za 18% i smanjenja vremena za njihovo rešavanje za oko 30%.
Ipak, korisnici AI su na mesečnim ispitima imali prosečno 20% lošije rezultate, što ukazuje da poboljšane domaće ocene ne moraju odražavati stvarno znanje. Najveći gubici u učenju zabeleženi su u društvenim naukama, zatim u STEM‑u i jezicima.
Novo istraživanje baca ozbiljno svetlo na to kako široka upotreba veštačke inteligencije utiče na učenje srednjoškolaca. Studija koja je pratila gotovo 27.000 učenika u Kini (uzrast 12–18, razredi 7–12) pokazuje kontradiktorne efekte: veće ocene na domaćim zadacima, ali slabiji rezultati na kontrolnim ispitima.
Istraživači sa Stockholm University i University of Hong Kong, koje prenosi The Economist, otkrili su sledeće nakon šest meseci praćenja:
Studija beleži da su najveći gubici u učenju uočeni u društvenim naukama, zatim u STEM predmetima i na kraju u jezicima. Interesantno, korisnici AI koji su na domaćim zadacima trošili približno isto vremena kao nekorisnici pokazali su manje, ali i dalje prisutne, gubitke u znanju — što sugeriše da brzina rada uz pomoć AI delimično objašnjava slabije rezultate.
Anektodalni primer sa jednog američkog univerziteta opisuje profesorovu sumnju nakon što su studenti dobili izuzetno visoke rezultate na take‑home kolokvijumu. Kada je ispit prebačen u učionicu, prosečna ocena je pala sa visokih 90‑ih na oko 48%, a mnogi studenti koji su imali savršene rezultate na kućnom zadatku nisu ni izašli na završni ispit.
Uz to, istraživanja koja se bave kognitivnim efektima pokazuju zabrinjavajuće signale: studija MIT‑a otkrila je smanjenu moždanu aktivnost kod studenata koji su koristili AI pri pisanju eseja, a ti studenti su imali poteškoće da citiraju sopstvene radove i kasnije su zadržali niži nivo moždane aktivnosti kada su pisali bez pomoći AI. Druga istraživanja povezuju upotrebu AI sa padom kritičkog mišljenja i problemima sa pamćenjem.
Ovi nalazi ukazuju na rizik od tzv. "inflacije ocena": pošto AI olakšava dobijanje boljih domaćih rezultata, ocene mogu rasti bez odgovarajućeg povećanja stvarnog znanja. Neka istraživanja pokazuju da je procenat A ocena u kursevima podložnim AI‑vara (često humanistički i neka inženjerska polja) porastao oko 30% od pojave ChatGPT‑a.
Rezultati sugerišu da škole i fakulteti treba da revidiraju metode ocenjivanja i zadatke kako bi se bolje procenjivalo stvarno razumevanje, umesto da se oslanjaju isključivo na domaće zadatke koji mogu biti asistirani AI‑jem. Potrebne su kombinacije online i u‑ličnih provera, zadaci koji zahtevaju procesno razmišljanje i obrazovne strategije koje jačaju memoriju i kritičko mišljenje.
Zaključak: Rast ocena na domaćim zadacima praćen padom uspeha na ispitima ukazuje na to da široka upotreba AI može narušiti stvarno učenje, što zahteva brzu reakciju obrazovnih institucija i kreatora politike.
Pomozite nam da budemo bolji.
